我有一个形状为(28,8,20)的np.arraydata，我只需要其中的某些条目，所以我要切片:In[41]:index=np.array([5,6,7,8,9,10,11,17,18,19])In[42]:extract=data[:,:,index]In[43]:extract.shapeOut[43]:(28,8,10)到目前为止一切顺利，一切都应该如此。但现在我只想查看第一行最后一个索引中的前两个条目:In[45]:extract[0,:,np.array([0,1])].shapeOut[45]:(2,8)等等，应该是(8,2)。它改变了索引，即使我上次切片时它没有!根据我
我正在处理多维Numpy数组。当使用其他索引数组访问这些数组时，我注意到一些不一致的行为。例如:importnumpyasnpstart=np.zeros((7,5,3))a=start[:,:,np.arange(2)]b=start[0,:,np.arange(2)]c=start[0,:,:2]print'a:',a.shapeprint'b:',b.shapeprint'c:',c.shape在这个例子中，我得到了结果:a:(7,5,2)b:(2,5)c:(5,2)这让我很困惑。为什么“b”和“c”的尺寸不同？为什么“b”交换轴顺序，而不是“a”？由于大量的单元测试，我已经能够
我想结合numpy的array和原生python的dict的功能，即创建一个可以用字符串索引的多维数组。例如，我可以这样做:dict_2d={'a':{'x':1,'y':2},'b':{'x':3,'y':4}}printdict_2d['a','y']#returns2我知道我可以做dict_2d['a']['x']但从长远来看，我希望能够像对待numpy数组一样对待它们，包括做矩阵乘法等等分层字典不可能。编写一个简单版本的类也不难，我只是使用该类将所有字符串转换为int索引，然后使用numpy，但如果可能，我想使用已经存在的东西。编辑:我不需要令人难以置信的性能。我可能会使用10
我有一个3d数组，a，形状为a.shape=(10,10,10)切片时，维度会自动压缩，即a[:,:,5].shape=(10,10)我想保留维数，但还要确保被压缩的维是显示1的维，即a[:,:,5].shape=(10,10,1)我考虑过重新转换数组并传递ndmin但这只是将额外的维度添加到形状元组的开头，而不管切片来自数组a。 最佳答案 a[:,:,[5]].shape#(10,10,1)a[:,:,5]是basicslicing的一个例子.a[:,:,[5]]是integerarrayindexing的一个例子--combin
PizzaChange=float(input("Whatwouldyoulikethenewpriceforallstandardpizzastobe?"))PriceList[0][1][2][3][4][5][6]=[PizzaChange]PriceList[7][8][9][10][11]=[PizzaChange+3]基本上我有一个输入，用户将输入一个数字值(浮点输入)，然后它将所有上述列表索引设置为该值。出于某种原因，我无法在不提出以下建议的情况下设置它们:TypeError:'float'objectisnotsubscriptable错误。是我做错了什么，还是我的看法
我想在postgre表上执行大量查询以按标签过滤fromsqlalchemy.dialects.postgresqlimportARRAYclassPost(db.Model):__tablename__='post'id=db.Column(db.Integer,primary_key=True)tags=db.Column(ARRAY(db.String))Thislink建议将标签存储为带有GIN索引的文本数组。如何将GIN索引添加到上表？我使用String还是Text数据类型也有区别吗？ 最佳答案 我通过以下方式解决了它:f
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭7年前。Improvethisquestion精简版对于pandasDataframe.__getitem__()，允许的输入是什么(真正的输入类型)，函数产生的结果是什么？详情问题描述我想编写充分利用DataFrame[]的代码，本质上是Dataframe.__getitem__()。为此，我想要有关输入/返回结果的信息，详细信息可在API页面上找到，尽管该方法在该页面上不可用。到目前为止已经做了什么来解决它我
在multiindexpandasdataframe中，我想访问第二个索引的last元素以获取第一个索引的所有值。第二个索引中的级别数根据第一个索引的值而变化。我浏览了pandasmultiindexdocumentation但找不到能做到这一点的任何东西。例如，对于下面的数据框:arrays=[['bar','bar','baz','foo','foo','foo','qux'],['one','two','one','one','two','three','one']]tuples=list(zip(*arrays))index=pd.MultiIndex.from_tuples(
我在这里感觉到一些奇怪的pandas行为。我有一个看起来像的数据框df=pd.DataFrame(columns=['Col1','Col2','Col3'],index=[('1','a'),('2','a'),('1','b'),('2','b')])In[14]:dfOut[14]:Col1Col2Col3(1,a)NaNNaNNaN(2,a)NaNNaNNaN(1,b)NaNNaNNaN(2,b)NaNNaNNaN我可以设置任意元素的值In[15]:df['Col2'].loc[('1','b')]=6In[16]:dfOut[16]:Col1Col2Col3(1,a)NaNN
我认为自己是一位经验丰富的numpy用户，但我无法找到以下问题的解决方案。假设有以下数组:#sortedarrayoftimest=numpy.cumsum(numpy.random.random(size=100))#somevaluesassociatedwiththetimesx=numpy.random.random(size=100)#someindicesintothetime/dataarrayindices=numpy.cumsum(numpy.random.randint(low=1,high=10,size=20))indices=indices[indices我现
